Entwickelte ein Programm zur Visualisierung logistischer Informationen aus Satellitendaten [OC]

Hallo Leute, ich habe an etwas Neuem gearbeitet, um logistische Aktivitäten in der Nähe von Militärstützpunkten und anderen Knotenpunkten zu verfolgen. Das Hauptproblem besteht darin, dass Google Maps selbst bei einer Auflösung von weniger als einem Meter nicht so häufig aktualisiert wird und andere Kartenanbieter wie Maxar für Osint-Analysten kostspielig sind.

Aber es gibt eine Lösung. Drish erkennt sich bewegende Fahrzeuge auf Autobahnen mithilfe von Sentinel-2-Satellitenbildern.

Der Trick ist die Physik. Sentinel-2 erfasst seine roten, grünen und blauen Bänder im Abstand von etwa einer Sekunde.

Alles stationär sieht normal aus. Aber ein LKW mit 80 km/h verschiebt sich zwischen diesen Aufnahmen um etwa 22 Meter, wodurch dieser sehr spezifische blau-grün-rote Spektralschleier über einige Pixel hinweg entsteht. Das Tool findet diese Abstriche automatisch, zählt sie, schätzt die Geschwindigkeit und den Kurs für jeden einzelnen Abstrich und erstellt Volumentrends über Monate hinweg.

Es läuft lokal als FastAPl-App mit einem vollständigen Browser-Dashboard. Alles Open Source. Verwendet das trainierte Zufallswaldmodell aus dem Artikel von Fisser et al. aus dem Jahr 2022 in „Remote Sensing of Environment“, der Peer-Review-Wissenschaft hinter der Erkennungsmethode. Jeder blaue Punkt auf der Karte ist ein Lastwagen

GitHub: https://github.com/sparkyniner/DRISH-X-Satellite-powered-freight-intelligence-